13.12.2016

Yapay Zeka

Global Bilgiler  /  at  20:35  /  No comments

Global Bilgiler
Sayısız uygulama alanı olan "Yapay Zekâ" kavramının doğal olarak pek çok tanımı da olacaktır. Aşağıda bunlardan bir bölümü verilmiştir:
YAPAY ZEKÂ' nın amacı, normal olarak insan zekâsını gerektiren görevleri yapabilecek makinalar yapmaktır.
YAPAY ZEKÂ araştırmalarının amacı, insan varlığında gözlemlediğimiz  ve "akıllı davranış" olarak adlandırdığımız davranışları gösterebilen bilgisayarlar yapmaktır.
YAPAY ZEKÂ, genel olarak insan tarafından tapıldığında, doğal zekâyı gerektiren görevleri yapabilecek mekanizmanın oluşturulması çabalarının tümüdür.
YAPAY ZEKÂ, bilgisayarları akıllı yapma bilimidir ve hem bilgisayarları daha faydalı hale getirmek isteyenler, hem de zekânın doğasını anlamak isteyenler tarafından uygulanmaktadır... Zekânın doğası ile ilgili olanların amacı, zekâyı taklit etmek değil ama programları zeki hale getirmektir.


YAPAY ZEKÂ, bilgisayar biliminin akıllı, yani dili kullanabilme, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme gibi niteliklere sahip bilgisayar sistemleri tasarımlamakla uğraşan koludur.
Tüm bu tanımların benzerliği ve/veya farklılığından hareketle Yapay Zekâ' nın iki temel fikri yapıyla ilgili olduğu söylenebilir: Bunlardan birincisi; zekânın ne olduğunun anlaşılabilmesi için insan düşünce sürecinin araştırılması, ikincisi ise bu sürecin bilgisayarlar , robotlar vb. aracılığıyla gösterilmesi, somutlaştırılmasıdır.
Bu noktadan itibaren Yapay Zekâ' nın en çok kabul edilen tanımı şu şekilde ortaya konabilir: Yapay Zekâ, insan tarafından yapıldığında zeka olarak adlandırılan davranışların (akıllı davranışların) makina tarafından da yapılmasıdır; ya da Yapay Zekâ, insan aklının nasıl çalıştığını gösteren bir kuramdır.
 AMACI:
          Genel olarak Yapay Zekâ' nın amacı üç ana başlık altında toplanabilir:
1.
Makinaları daha akıllı hale getirmek,
2.
Zekâ' nın ne olduğunu anlamak,
3.
Makinaları daha faydalı hale getirmek,
           Bu noktada "akıllı davranış" ın tanımını ortaya koymak gerekmektedir. Birçok davranış türü, zekânın işaretleri olarak kabul edilebilir.
          Bunlara aşağıdaki tipik örnekleri gösterebiliriz:
  • Tecrübelerden öğrenme ve anlama, 
  • Karışık ve zıt mesajlardan anlam çıkarma, 
  • Yeni bir duruma başarılı ve çabuk bir şekilde cevap verme, 
  • Bilgiyi anlama ve kullanma, 
  • Alışık olunmayan, şaşırtıcı durumlarla başedebilme, 
  • Düşünme ve muhakeme etme vb.
YAPAY ZEKÂ'NIN KISA TARİHÇESİ:
Yapay Zekâ' nın tarihçesi çeşitli biçimlerde, çeşitli dönemlere ayrılabilir. Uygun bir akışı içermesi bakımından aşağıdaki gibi bir sınıflandırma benimsenmiştir:
Tarih Öncesi Dönem: Bundan binlerce yıl öncesinde insanlığın zor anlaşılır bir düşüncesi vardı; insan vücudu dışında bir zekâ yaratmak... Bu konuda eski Yunan mitolojisinde de birtakım örneklere rastlamak olasıdır; rüzgarın yaratıcısı olarak bilinen Daedelus' un bir yapay insan yaratmaya teşebbüs etmesi buna bir örnek olarak gösterilebilir...
Yapay Zekâ için önemli dönüm noktası 1884 yılıdır. Bu tarihte, Charles Babbage adındaki bir bilim adamı, bazı zeki davranışlar göstermesini istediği bir takım makinalar üzerinde deneyler yapmaktaydı. İnsan kadar zeki olamayacağı üzerinde hemfikir olunan bu makinalar üzerinde çalışmalar sürdürülerek, nihayet 1950 yılına gelindi ve bu tarihte, Shannon adındaki bir bilim adamı, bilgisayarların satranç oynayabileceğini ileri sürdü. Böylece tarih öncesi adı altında isimlendirilen dönemin başındaki çalışmalar, 1960'lı    yılların başlarına kadar pek de hızlı denemeyecek bir süratte sürdürüldü.
Dartmouth Konferansı:
Bu konferansın başlangıcı; Yapay Zekâ konusunda yeni bir çağın doğuşu olarak da nitelendirilebilir. Dartmouth Koleji tarafından düzenlenen bu konferansta Yapay Zekâ adı ilk kez önerildi ve bu konferansa katılanlar,Yapay Zekâ' nın öncüleri olarak kabul gördüler. Bunların arasında, Marvin Minsky (MIT' de Yapay Zekâ laboratuarının kurucusu), Claude Shannon, Nathaniel Rochester (IBM), Allen Newell (Amerikan Yapay Zekâ Derneği'nin ilk başkanı) ve Nobel Ödülü sahibi Herbert Simon sayılabilir.
Bu dönemde ulaşılan bazı önemli başarılara, zekâ testlerindeki benzer geometrik şekillerin ayırt edilmesinde kullanılan bir program örnek olarak gösterilebilir. Diğer bir gelişme, sembolik bütünleşmeyi sağlayan programın geliştirilmesi oldu. Bu iki gelişme kendi alanlarında oldukça önemliydiler. Çünkü bu fikirler Uzman Sistemlerin geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılacaktı. Bu dönemdeki başarılar ne yazık ki zeki bilgisayarların yaratılması konusunda çok erken ve gerçekçi olmayan bir beklenti döneminin de başlangıcını oluşturdu.
Karanlık Dönem (1965-1970):
Bu dönemde çok az şeyin geliştirilebilmesi böyle bir nitelemeyi haklı çıkarmaya yetecek nisbettedir. Bir önceki dönemde yaratılan aşırı iyimser ve aceleci tutum, konuyla ilgili bilim adamlarını akıllı bilgisayarlar yapımının çok kolay bir işlem (aşama) olduğuna inandırdı. Neticede bilgisayar uzmanları filozof türünde bir mekanizma geliştirmek için uğraştılar ve sadece verileri yükleyerek akıllı bilgisayarlar yapmayı umdular. Sonuç olarak bu dönem tam anlamıyla karanlık bir bekleme dönemi niteliği kazandı.
 Rönesans Dönemi (1970-1975):
Bu dönem  önüne geçilemeyecek gelişmelerin başlangıcı olarak algılanmaktadır. Yapay Zekâ uzmanları özellikle hastalık teşhisi gibi sistemleri geliştirerek, bugün  sonuçları kestirilmeye çalışılan, uzun ve heyecanlı bir maceranın temelini attılar.
 Ortaklık Dönemi (1975-1980):
Rönesans döneminin hemen ardındaki bu dönemde Yapay Zekâ araştırıcıları, dil ve psikoloji gibi diğer bilim alanlarından da faydalanabileceklerini gördüler.
Patrick Winston' ın, bu alanın klasik kaynakları arasında sayılan Yapay Zekâ başlıklı kitabında, veya Yapay Zekâ' nın tarihçesinin 1940'lı yıllarda başladığını yazan Ana Brittanica'da da bulmak mümkün. Bu tanımların dikkatimizi çekmesi gereken ortak özelliği, Yapay Zekâ projesinin doğuşunu, dijital bilgisayarların ortaya çıkışıyla koşut tutması. Gerek Yapay Zekâ araştırma alanı içinde, gerekse konuya uzaktan yaklaşanlar arasında yaygın olarak kabul gören bir kanı bu. Eğer Yapay Zekâ akıllı bilgisayarlar tasarımlamaya çalışan bir alansa, bilgisayarlar keşfedilmeden önce nasıl varolabilirdi ki?
Nitekim, çağdaş Yapay Zekâ' nın anafikri sistematik bir biçimde ortaya ilk kez dijital bilgisayarları kavramlaştırarak tasarımlayan İngiliz matematikçisi Alan Turing tarafından atılıyor. 1950 yılında bir felsefe dergisi olan Mind' da "Hesaplama Makineleri ve Zekâ" başlıklı bir makale yayımlayan Turing, yazısına şu satırlarla başlıyor:
"Makineler düşünebilir mi?" sorusu üzerinde düşünmemiz gerektiğini öne sürüyorum. Bunu da "makine" ve "düşünme" terimlerinin anlamlarının tanımlanmasıyla başlamamız gerekir.
Makalesinde bilgisayarların düşünebilmesi fikrini derinlemesine irdeleyen ve bu fikre karşı çıkan görüşleri (örneğin, makineler düşünemez çünkü insanların sinir sistemleri analog ilkelere göre çalışırken, bilgisayarlar ancak dijital ilkelere göre çalışabilirler; ya da, makineler düşünemez çünkü düşünce ve bilinç kul yapısı cihazlara değil yalnızca Tanrı yapısı canlılara özgüdür, vb.) dokuz ana başlık altında toplayarak yanıtlayan Turing' i Yapay Zekâ' nın yaratıcısı olarak düşünmek mümkün. "Yapay Zekâ" teriminin kendisiyse, bu alandaki en yaygın işlevsel programlama dili olan LISP' ın yaratıcısı John McCarthy' ye ait.
Öte yandan, Yapay Zekâ' nın temelinde yatan fikrin 1950' lerden, hatta yirminci yüzyıldan çok daha gerilere gittiğini, ve dijital bilgisayarların kavramsallaştırılması ve tasarımından bağımsız olarak varolageldiğini görmek mümkün. Öyleyse, dijital bilgisayarların bugün Yapay Zekâ alanında oynadığı rol, daha önceki yüzyıllarda teknolojinin daha başka ürünleri tarafından oynanmış olan bir roldür, ve günümüz bilgisayarların uzun bir tarihsel sürecin yalnızca bugün için son halkasını oluşturduğu ileri sürülebilir.
İçinde bulunduğumuz girişimcilik döneminin en önemli özeliği ise Yapay Zekâ' nın laboratuarının dışına çıkarılacak, gerçek dünyanın ihtiyaçlarına uyarlama girişimleridir. Burada yeni olduğu söylenebilecek olan, daha önce geleneksel işlem metotları ile ihtiyaçları karşılanan kullanıcıların, bugün ekonomik olarak daha uygun yazılımlar ve teçhizatlar sayesinde, daha geniş kullanım alanlarının ortaya çıkmasıdır.
Yapay Zekâ için geliştirilen temel program  John McCarthy tarafından 1957'de geliştirilen LISP programıdır. Basıc, Fortran, Cobol ve Pascal gibi programların aksine , LISP cümle , kural, isim gibi diğer ayrıntılı konularla da ilgilidir. LISP kullanıcıları için esas teçhizat, LISP makinesi veya sembolik işlemci diye adlandırılan düzenektir. Bu sembolik işlemci, bir çeşit bilgisayar sistemi ve Yapay Zekâ programlarının geliştirilmesi ve uygulanmasını etkili ve verimli şekilde desteklemek için dizayn edilmiş mantıksal bir sistemdir.
YAPAY ZEKÂ İLE DOĞAL ZEKÂNIN KARŞILAŞTIRILMASI:
Yapay Zekâ' nın potansiyel değeri ve gelecekteki ufukları, Yapay Zekâ' nın doğal zeka ile bazı alanlarda karşılaştırılmasıyla daha net bir şekilde algılanabilir:

 Yapay Zekâ daha fazla kalıcıdır: Doğal zekâ zaman içinde çalışanlar yer değiştirdikçe değişebilir veya doğal zekâya sahip olan insanlar sahip oldukları bilgileri unutabilirler. Yapay Zekâ, buna karşılık kalıcıdır ve bilgisayar sistemleri ve programları değişmediği sürece kaybolması, unutulması söz konusu değildir.

 Yapay Zekâ kolaylıkla kopyalanabilir ve geniş kitlelere yayımlanabilir: Doğal zekâ söz konusu olduğunda bir uzmanlığın bir kişiden diğerine aktarılması uzun süreli bir çıraklık dönemini gerektirir. Bu sağlansa bile uzmanlık tam anlamıyla diğer kişiye transfer edilemez. Ama bilgi bir bilgisayar sisteminin içine sokulursa, bu kolayca bir bilgisayardan diğerine kopya edilebilir ve kullanım alanı genişletilebilir.

Yapay Zekâ doğal zekâdan daha ucuza elde edilebilir: Birçok alanda bilgisayarın satın alınması ve kullanılması, insanın eğitilip kullanılmasından çoğu alanda, çok daha ucuza sağlanabilir.

Yapay Zekâ bir bilgisayar teknolojisi olarak bütünüyle tutarlıdır, onda tutarsızlık yoktur: Buna karşılık doğa zekâ kararsız, değişken ve düzensizdir. Bu, doğal zekânın sahibi olan insanın tabiatından kaynaklanır.

Yapay Zekâ belgelenebilir: bilgisayar tarafından verilen kararlar kolaylıkla sistemin faaliyetleri takip edilerek belgelenebilir. Doğal zekânın tekrar üretimi zordur. Örneğin bir insan ulaştığı bir karara belli bir süre geçtikten sonra tekrar ulaşamaz; bu karara nasıl ulaştığını, hangi varsayımlardan yola çıktığını hatırlamayabilir.
Bütün bunlara karşın doğal zekânın da Yapay Zekâ' dan üstün olduğu durumlar ve alanlar vardır. Bunlara şu örnekleri gösterebiliriz.

Doğal zekâ yaratıcı ve doğurgandır, Yapay Zekâ' da ise yaratıcılık ve doğurganlık yoktur:Bilgiyi kazanma yeteneği insanın doğal zekânın doğal bir haliyken, Yapay Zekâ' da bilgi, sistemin içine özenle yerleştirilmelidir.

Doğal zekâ, insanlara duyuları yoluyla öğrendiği deneyimleri kullanma ve bunlardan faydalanma yeteneği sağlar: Buna karşılık Yapay Zekâ sistemlerinin çoğu sembolik girdilerle çalışırlar.

Doğal zekâ avantajlarının en önemlisi, insan muhakeme gücünün, problemleri çözmek için geniş tecrübeleri, karşılaşılan konuya göre hemen kullanma yeteneğidir: Yapay Zekâ sistemleri ise kendilerine sağlanan nispeten dar çözüm yöntemlerini kullanmaya mahkumdurlar.
Bilgisayarlar konu, olay ve süreçler hakkında bilgiler toplayabilir ve bilgileri insanlardan çok daha etkili ve verimli bir şekilde işleyebilirler. Fakat insanlar da bilgisayarlara program olarak verilemeyecek birçok şeyi yapabilirler: İnsanlar bazı nesneler arasındaki ilişkileri görebilirler, kaliteyi anlayabilir ve değişik nesnelerin nasıl birbirleriyle ilişkili olduklarını ortaya koyacak şekilleri tanımlayabilirler. Aşağıdaki şekil, insan beyin gücünü bilgisayar teknolojisi ile karşılaştırmaya yardım etmektedir.


Şekil Aklın veya Beyin Gücünün Görünüşü
YAPAY ZEKÂ' NIN KAPSAMI :
Akıllı özelikler gösteren makinelerin gelişmesi birçok teknoloji ve bilimle ilgilidir. Bunlar arasında dilbilimi, psikoloji, felsefe, bilgisayar teçhizatı ve yazılımı, mekanik ve optik anılabilir. Psikoloji  Yapay Zekâ' nın kesiştiği alanlar algılama ve akıl-dil bilimi olarak adlandırılmaktadır. Felsefe  ve Yapay Zekâ; mantık, dil bilimi ve algılam alanlarında geniş ölçüde örtüşürler. Elektrik mühendisliği ile Yapay Zekâ arasında ortak noktalar; imaj işleme, kontrol teorisi, şekil tanımlama ve robotiktir. 
Son zamanlarda yönetim, örgütlenme teorisi, karar verme, istatistik, matematik, yönetim bilimi ve yönetim bilgi sistemlerinden de Yapay Zekâ alanına katkılarda bulunulmaktadır.
Yapay Zekâ alanına giren çeşitli disiplinler bazen kesişirler, bu yüzden Yapay Zekâ alanını bu disiplinlere göre sınıflandırmak oldukça zordur.
Yapay Zekâ kendi başına bir ticari alan değildir; bu başlıbaşına bir bilim ve teknoloji alanıdır. Yapay Zekâ' nın temel uygulama alanları Uzman Sistemler, Robotik, Doğal-Dil İşleme, Konuşma Anlama, Bilgisayar Görüşü, Sahne Tanımlaması ve Zeki Bilgisayar Yardımlı Eğitimdir.
Yapay Zekâ' nın kapsamı içindeki alanları kısaca tanımları aşağıda olduğu gibidir:
Uzman Sistemler:
Uzman Sistemler, bilgisayarlaştırılmış danışma programlarıdır. Bunlar belirli bir problemi çözmek için uzmanın muhakeme sürecini ve bilgisini kullanırlar. Yapay Zekâ teknolojisinin en fazla kullanılan uygulamalarından biridir. Bu sistemler özellikle organizasyonlar tarafından verimliliği artırmak ve uzman bulmanın gittikçe zorlaştığı yerlerde kullanılmak üzere talep edilmektedirler. Şimdiki uygulamalar kısmen zor olarak tanımlanan uzmanlık alanlarını kapsamaktadır.
İnsan- uzmanlar genellikle çok dar problem çözme alanlarında veya görevlerinde genellikle uzmanlaşma eğilimindedirler. Tipik olarak insan- uzmanlar şu karakterlere sahiptirler:
  • Problemleri çabuk ve doğru olarak çözerler ve nasıl yaptıklarını açıklarlar,
  • Kendi kararlarının güvenirliliğini sorgularlar,
  • Ne zaman işin içinden çıkamayacaklarını ve diğer uzmanlarla görüşmeleri gerektiğini bilirler,
  • İnsan-uzmanlar geçmiş tecrübelerden ders alırlar ve problemlere uygun olarak pozisyonlarını değiştirirler.
Temel kaynak olan bilgiye sadece birkaç uzman sahip olabilir. Bu yüzden bilginin elde edilmesi önemlidir. Bilgi ancak bu yolla başkalarının da kullanımına sunulabilir. İnsan-uzmanın hastalık durumunda ondan yararlanılamaz. Kitaplara gelince; bunlar bilginin tamamına sahip olmakla birlikte, bu bilgilerin uygulanması ancak okunmaları ile mümkündür. Uzman Sistemler ise uzmanlığa başvurma şansını doğrudan temin ederler. Aynı zamanda uzmanın bilgisini ele geçirerek bilgisayarda saklarlar ve bilgiyi kullanmak isteyen herkesin istifadesine sunarlar.
Uzman Sistemlerin amacı, insan-uzmanın yerine geçmek değil, onun bilgisini daha yaygın kullanıma sunmaktır. Özetle Uzman Sistemler, insan-uzmanın olmadığı yerde, diğer insanların verimliliklerini ve karlarının kalitesini arttırarak problemleri daha bir ehliyetle çözmeyi amaçlarlar. 
Robotik ve Duyu Sistemleri:
Görme ve dokunma gibi duyu sistemleri Yapay Zekâ ile birleştirildiğinde ortaya Robotik olarak adlandırılan sistemler çıkar. Basit anlamda robot, el işleri yapan elektro-mekanik bir araç olarak tanımlanabilir. Pek tabiki bütün robotlar Yapay Zekâ alanı içinde düşünülemezler. Örneğin bulaşık makinesi akıllı bir robot değildir. Akıllı robot mutlaka bir çeşit duyuyu kapsamalıdır. Robotun akıllı kısmı çevresindeki değişikliği algılar ve ona tepki verir ve/veya otomatik makineler ile akıllı robotlar arasındaki temel fark, robotların çevresini duyması ve davranışlarını, kazanılan bilgilerin bir sonucu olarak düzenlemeleridir.
Doğal Dil İşleme:
Doğal dil teknolojisi, bilgisayar kullanıcılarına bilgisayarlarla bilgisayar dilinde konuşma olanağı sağlar. Bu teknoloji karşılıklı konuşma ortamı sağlar. Bu alandaki başarı şimdilerde sınırlı olup ancak çok kısıtlı konularda yazılan cümleler tanımlanıp yorumlanabilir. Böylesi bir yeteneğin birçok uygulamaları olmasına karşın, genel bir doğal dil-işleme sistemi henüz tam olarak hayata geçirilememiştir.  
Konuşma-Anlama:
Bundan kasıt, bilgisayarın bir konuşmayı tanıması ve anlamasıdır. Bu işlemde bilgisayar ile haberleşme konuşma yolu ile olur. Konuşmayı anlama iki aşamalıdır. Birincisi konuşmayı tanıma, ikincisi anlamadır. Konuşmayı tanıma, konuşulan kelimenin anlamının ne olduğunu bakılmaksızın kelimenin tanınması, ikinci aşama ise kelimenin anlamının kavranmasıdır.
Bilgisayar Görmesi ve Sahne Tanıması:
Optik tanıma, bir çeşit bilgisayar aklının ve karar vermenin bir duyu düzeneği (makinası) yolu ile bilginin alınması olarak tanımlanır. Bu bilgi bir robotik hareketi yaratmak, üretim kalite kontrolü yapmak gibi faaliyetler için kullanılır. Bilgisayar görüşünün temel amacı resim yaratmaktan çok resim yorumlamaktır.
Akıllı Bilgisayar Yardımlı Eğitim:
Bu değiş insanlara eğitim veren makinaları ifade etmektedir, bu makinalar bir Uzman Sistem olarak da kabul edilebilir. Bu tür eğitim sadece okullara mahsus olmayıp şirket faaliyetleri ve askeri uygulamalarda da kullanılabilmektedir. Örnek olarak, benzetme, keşif, öğrenme, çeşitli oyunlar ve test etme eylemleri gösterilebilir.
YAPAY ZEKÂ'NIN YARINI:
Yapay Zekâ bundan sonrası için nasıl bir yol izlemeli? Bu sorunun yanıtı, genel olarak Yapay Zekâ' nın kendi tarihçesinde, en başarısız olduğu alanlarda neyin eksik kaldığının incelenmesinde yatıyor. Daha özel olaraksa şu söylenebilir: Yapay Zekâ' nın, yalnızca bir programlama ya da mühendislik projesi olarak görüldüğü müddetçe, Turing' in öngördüğü rotadan çıkıp giderek daha uygulamalı ticari kullanım alanlarına kayması ve dolayısıyla özgün bakış açısını yitirmesi kaçınılmaz gözüküyor. Bunu önlemekse ancak Yapay Zekâ' yı  tarihsel bağlamı içinde yeniden gözden geçirerek ve üstlenmiş olduğu projenin gerçek boyutlarını ortaya çıkartarak mümkün olabilir. Bu süreç içinde özelikle önem taşıyan iki alana kısaca dikkat çekmek istiyorum: Sibernetik ve Felsefe.
Sibernetik, 1930'lu yıllarda, mühendislik alanında geliştirilmekte olan enformasyon ve kontrol kuramındaki ana fikirlerin, gerek elektronik/mekanik  karmaşık sistemlerin, gerekse canlıların, içinde bulundukları ortamla yaptıkları bilgi alış verişi çerçevesine uyarlanması ile doğmuş olan bir araştırma alanı. Sibernetik, temel olarak "geri-besleme" kavramı güdümünde pek çok değişik alandan araştırmacıyı bir araya getiren bir dizi konferans sonucu ortaya çıkıyor. İlk zamanlar, "Biyolojik ve Toplumsal Sistemlerde Döngüsel, Nedensel ve Geri- Besleme Mekanizmaları" başlığı altında düzenlenen bu konferanslar, matematikçilerden mühendislere, biyologlardan antropologlara kadar geniş bir akademik kitleyi bir araya getiriyor. Pek çok değişik sebep sonucu ilk yıllardaki ivmesini yitiren ve özellikle Yapay Zekâ' nın 1950'lerde ortaya çıkmasından sonra iyice çözülen Sibernetik uzun yıllardır (ilk ortaya çıktığı biçimiyle) iddialı ama yarım bırakılmış bir proje olarak durmakta.
Yapay Zekâ' nın şimdiye dek (bir ölçüde siyasi sebeplerle) kayıtsız kaldığı, hatta düşmanca bir tavır takındığı Sibernetik' in, vakti zamanında, robotların çevreleri ya da içinde varoldukları ortamlarla bilgi alışverişi yapma süreçlerinin formüle edilmesinden çok önemli rol oynayabilecek olan "geri-besleme" kavramı üzerinde yapmış olduğu çalışmalar, günümüz robot bilimi için faydalı bir kaynak oluşturabilir. Bunun ötesinde, Sibernetik' in tarihinde, değişik alanlarda çok sayıda araştırmacıyı heyecan yaratacak bir ortam içinde bir süre de olsa barındırabilmiş olması yatıyor. Yapay Zekâ' nın, bu noktada Sibernetik' in tarihinden öğrenip yararlanacağı çok şey olduğu açık.
Benzer şekilde, Yapay Zekâ' nın konusu olan insanla ve akılla ilgili, bilim-mühendislik-teknoloji üçgeni dışında kalan toplum ve insanlık bilimleri tarafından tarih boyunca araştırılagelmiş savlar, Yapay Zekâ için çok değerli referans noktaları haline dönüşebilir. Bu bağlamda Felsefe' nin özel bir yere sahip olduğunu söylemek de mümkün.
Stanford Üniversitesi' ndeki  bir konuşmasında "Yapay Zekâ Felsefe' ye sırtını dönmeyi göze alamaz, çünkü o zaman kötü bir felsefe ile yola devam ediyor olacaktır" diyen John McCarthy, "Yapay Zekâ' nın Felsefe' yle Ortak Nesi Var?" başlıklı yazısında şöyle diyor:
Yapay Zekâ' nın, şimdiye kadar yalnızca felsefeciler tarafından araştırılmış olan pek çok fikre gereksinimi var. Çünkü bir robot insanlar kadar akıllı olabilmek ve deneyimlerinden bir şeyler öğrenebilmek için, birbirinden bağımsız olguları derletip toparlayacak genel bir dünya görüşüne gereksinim duyacaktır.
Yapay Zekâ' nın isim babası olan McCarthy' nin, benzer bir tezi 1972' de basılmış olan kitabı "Bilgisayarlar Neler Yapamaz" dan bu yana savunmakta olan felsefeci Hubert Dreyfus ile uzun yıllar sonra ortak bir kuramsal noktada buluşmuş olmaları, belki de bu iki çalışma alanı arasında gelecek vaat eden bir işbirliğinin bir adımı olarak görülebilir.
Carnegie-Mellon Üniversitesi' ndeki Hareketli Robot Laboratuvarı başkanı Hans Moravec, "Zihin Çocokları"başlıklı kitabında şöyle diyor:
Bugün makinelerimiz "zeki" sıfatını hakedemeyecek kadar az gelişmiş, ve yeni doğmuş bebekler kadar anne-baba ilgisine muhtaç yaratıklardır. Fakat önümüzdeki yüzyılda biz insanlar kadar karmaşık sistemler haline gelecek, ve zamanla bizleri ve tahminlerimizi de aşan, ve bizleri ataları olarak gördükleri için gurur duyacağımız varlıklara dönüşeceklerdir.
Yapay Zekâ' nın bize vaat ettiği gelecek, bu tür bir robotlar dünyasında yaşamak olabilir mi? Ben, gelecekte bir gün insanlar kadar zihinsel yetilere sahip robotların inşa edilmesi projesinin önünde duran, ilkesel olarak aşılması olanaksız, matematiksel, teknolojik, ya da metafiziksel bir engel görmüyorum. (Bu, ne indirgemeci bir tavırdan, ne de bilim-kurguya düşkünlükten kaynaklanan, ama temellendirmesi bir başka makaleye ancak sığacak bir görüş.) Öte yandan, Moravec' in iddiası bana kendisinin Yapay Zekâ' nın kısa ya da uzun tarihçesinden haberdar olmadığını, ya da bu kıssadan çıkartılması gereken hisseyi çıkartmadığını düşündürür. Sonuçta benimki de bir öngörü olmaktan öteye gidemese de, Yapay Zekâ projesinin gerçek boyutları ve tarihsel evrimi düşünülürse, bizlerden akıllı robotların at koşturduğu bir dünyanın gerçekleşmesi için, o da eğer bir gün gerçekleşirse, bir değil daha pek çok yüzyıla gereksinim olduğu açıkça görülebilir.          
Global Bilgiler
Amacım sizleri şaşırtmak ya da şoka uğratmak değil... Ama anlattıklarımın en basit şekilde özetlemenin tek yolu, şu anda dünyada düşünen, öğrenebilen ve yaratabilen makinelerin varolduğunu söylemek olacak. Üstüne üstlük, bu makinelerin öğrenme yetileri gelecekte daha da hızla gelişecek, öyle ki, yakın bir gelecekte, çözebilecekleri problemler kümesi, insan zihninin uğraşmakta olduğu problemler kümesi ile özdeş hale gelecek.
BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN GELİŞİMİ VE YAPAY ZEKÂ
Bilgi çağı ve bilgi toplumu kavramları son zamanlarda oldukça yaygın olarak konuşulmaktadır. Bilgi ve bilginin kullanımı günümüzde artık kaçınılmazdır. Kısaca bilgi çağı denen bu yeni oluşumda endüstriyel toplum yerine enformasyon yani bilgi toplumuna bırakmaktadır. Bilgi çağına ulaştığımız bu yeni dünya düzeninde gerçekten bilgi toplumunu oluşturmada Yapay Zekâ teknolojisinin önemini kavramak ve gereken araştırma imkanlarını oluşturmak gerekmektedir. Hem fert olarak hem de kurumsal bazda bu yeni oluşumda etkin rol alınmaz ise bilgi toplumu sadece kavram olarak ağızlarda kalacaktır.

Bilgi toplumunun temeli adından da anlaşıldığı gibi bilgidir. O nedenle Yapay Zekâ gibi ve bilgi üreten teknolojiler toplumda benimsenmeli ve yaygın olarak kullanılmalıdır. Bugün, bilgi toplumuna ulaşma yolunda olan toplumlarda bu süreç ve değişiklik kendini açık olarak göstermektedir. Özellikle yapay zekâ çalışmaları, yeniden yapılanma, toplam bilgi yönetimi gibi kavramların arkasında yatan gerçek de budur. Yalnız sadece kavramları topluma yerleştirilerek bilgi toplumu oluşturulmaz. Her eve bir bilgisayar, herkese bir cep telefonu, her mutfağa bir mutfak robotu girmesi ile bilgi toplumunun oluşamayacağı gibi.

Bilgi teknolojisinin en yaygın kullanım alanlarından biriside yönetim bilişim sistemleridir. Yöneticiler için doğru bilgiye doğru zamanda erişmek çok önemlidir. Yönetim bilişim sistemleri yöneticilerin daha etkin ve verimli karar vermelerine yardımcı olmak üzere geliştirilmiş sistemlerdir. Toplumda bu sistemlerin sadece endüstriyel kurumlarda kullanabileceği şeklinde yanlış bir yargı vardır. Yönetici olan, karar vermek için bilginin gerekli olduğu her kurumda bu sistemlere ihtiyaç vardır. Adalet, maliye, nüfus, hükümet ve mahalli idareler, endüstriyel kurumlar, hastahane, postahane vb. gibi bir çok alanda etkin bir yönetim oluşturmak iyi tasarlanmış yönetim bilişim sistemleri ile oldukça kolay olmaktadır. Bilişim sistemlerini sadece otomatik bilgi yönetimi olarak görüp elektronik belge yönetimi olarak algılayanlar da vardır. Gerçekte bu, bilişim sistemlerinin temelde doğuş nedeni olarak görülebilir. Bugün bu sistemler belge yönetiminden daha çok oldukça önemli yönetim fonksiyonlarının gerçekleştirilmesine katkıda bulunmaktadır. O nedenle bilgi toplumunda oluşacak yönetim bilişim sistemlerinin iyi kavranabilmesi için bu sistemlerin tarihsel gelişimine bir göz atmak, nasıl başladıklarına bakmak ve nasıl geliştirdiklerini irdelemekte fayda vardır. Bilgi ve bilginin yönetilmesi kavramı 1950'li yıllardan beri düşünülmektedir. Önceleri daha çok veri yönetimine, yani verinin işlenmesi, transfer edilmesi, saklanması ve korunmasına yönelik sistemler geliştirilmiş daha sonraları bilginin önemi, üretilen mal ve hizmetlerdeki karmaşıklık arttıkça bilişim sistemlerinin yönü gerçek bilgi yönetimine doğru kaymıştır. Bugün artık veri yönetimi problem olmaktan çıkmış bilginin yönetilmesi sorun olmaktadır. Genel olarak bakıldığında bilişim sistemlerinin gelişimi şu adımlarda olmuştur. Her sistem bir sonrakinin doğması için gereken alt yapıyı hazırlamıştır.

Elektronik veri hareketi sistemleri: Genel olarak günlük rutin işlerin yapılabilmesi için veri hareketlerini sağlar, kayıt altında tutar ve kontrol edilmesine olanak verirler.

Ofis otomasyon sistemleri: bu sistemlerin amacı insana fazla yük yüklemeden ofis işlemlerini bilgisayarlaştırmaktır. Kelime-işlem programları, elektronik posta ve zamanlama (randevu) sistemleri gibi işlemlerin otomatik olarak gerçekleştiriliyor olması bu sistemlere örnek olarak verilebilir. Basit sistemlerden Lotus Notes gibi sofistike sistemlere değişik şekillerde bu sistemlerin gelişmesini görmek mümkündür. 

Yönetim bilişim sistemleri: Daha çok olağan, rutin bilgiler ile olağan dışı beklenmedik gelişmeler neticesinde oluşan bilgilerin yöneticilere rapor edilmesi amacı ile geliştirilmektedirler. Bu sistemler tamamen dahili bilgiler ile kurum içerisinde ne olup bitiğini ortaya koymak üzere geliştirilmiş raporlama sistemleridir.

Karar destek sistemleri: Karar destek sistemleri hızla değişen belirsizliğin arttığı günümüz ortamlarında yönetim bilişim sistemlerinin aksine analitik yöntemleri kullanarak sadece olanı rapor etmek yerine yöneticilere karar vermede yardımcı olacak alternatif sonuçları sağlayabilecek ve kesin kuralları olmayan yani yapısı bilinmeyen (yapısal olmayan) veya kısmen belirli problemlere çözüm üretmek üzere geliştirilmiş sistemlerdir.

Üst düzey yönetici destek sistemleri: Daha çok yönetim kurulu üyeleri gibi çok üst düzey yöneticiler için geliştirilir. Bu sistemlerin analitik metotları kullanma özellikleri de yine karar destek sistemleri kadar çok değildir. Bu sistemlerin ana hedefi stratejik düzeyde karar destek sistemi olmalarıdır.

Yapay Zekâ sistemleri: Yapay Zekâ tekniklerini kullanarak her seviyede karar verme işlemine yardım eden sistemlerdir.

Yalnız burada şunu belirtmekte fayda vardır. Bu sistemlerde birisi başladığında bir öncekinin işi bitmemiştir. Hepsi bir kurumda değişik seviyelerde fonksiyonel olarak çalıştırılmaktadır. Bu sistemlerin yaygın olarak kullanılmasına gelişen yeni teknolojik donanım ve yazılımlar ile daha etkin ve verimli bir şekilde devam edecektir. Çünkü bu sistemler birbirini sürekli beslemektedir.

Yukarıda anlatılan bütün sistemler dikkat edilirse öncekilerin üzerine bazı özeliklerin eklenmesi ile geliştirilmiştir. Hiç birisinin karar verme yetenekleri yoktur. Başlangıçta sadece verileri otomatik olarak hazır hale getirmek amaçlanmış, daha sonra olanı rapor etmek ve yöneticiyi bilgilendirmek esas olmuştur. Bundan sonra yöneticinin karar vermesine yardımcı olacak alternatif çözümler sunabilecek destek sistemleri ortaya çıkmıştır. Yapay Zekâ sistemleri ise bunu bir adım daha ileri götürmekte ve bilişim sistemi değişik durumlar için kararlar verebilmekte ve yöneticiye alternatif çözümler üretebilmektedir. Önerilen çözümleri uygulamak veya uygulamamak yine yöneticinin insiyatifindedir. Yalnız burada önemli olan Yapay Zekâ tabanlı bir bilişim sisteminin karar verme özeliğinin de olmasıdır. Özelikle uzman sistemler, endüstri başta olmak üzere politikadan sağlık hizmetlerine hemen hemen bütün toplumsal olaylarda kullanılmaktadır. Bu sistemler sadece belirli bir uzmanlık alanı gerektiren olayların çözülmesinde veya karara bağlanmasında kullanılır. Bu konuda sayısız örnek bulmak mümkündür.

Share

0 yorum:

ZIRAI DON DOLU EROZYON ÇIĞ DÜŞMESİ SU TAŞKINLARI KURAKLIK HORTUMLAR SİS KUVVETLİ RÜZGAR VE FIRTINA ORMAN YANGINLARI HEYELAN SEL BASKINI YANARDAĞ PATLAMASI DEPREMLER TSUNAMİ TRUF MANTARI KUŞ CENNETİ NEMRUT KRATER GÖLÜ COMBATING DESERTIFICATION

Copyright © 2013 Global Bilgiler. WP Theme-junkie converted by Bloggertheme9
Blogger templates. Proudly Powered by Blogger.